La plupart des gens pensent que pour ne pas se faire remplacer par l’IA, il faut devenir un expert.
Se former. Apprendre tous les outils. Maîtriser les prompts. Comprendre les automatisations. Tester chaque nouveauté.
Sur le papier, ça semble logique.
Dans la réalité, c’est souvent le meilleur moyen de rester bloqué… et de se faire dépasser.
Et ce n’est pas une opinion. C’est un schéma que j’ai déjà vu trois fois en plus de 15 ans dans la tech : avec le cloud, avec le SaaS, et aujourd’hui avec l’IA.
À chaque fois, ce ne sont pas les plus techniques qui gagnent.
Ce sont ceux qui comprennent les usages.
Le piège dans lequel 99 % des gens tombent avec l’IA
Aujourd’hui, l’IA est partout. LinkedIn, YouTube, Twitter, les conversations entre collègues.
Tu la vois défiler en permanence et tu te dis :
« OK, c’est important. Il faut que je m’y mette maintenant. »
Alors tu te formes.
Tu achètes une formation ChatGPT.
Tu sauvegardes des vidéos YouTube.
Tu t’abonnes à des newsletters IA.
Tu télécharges des prompts.
Tu stockes des templates “au cas où”.
Et plus tu consommes de contenu… plus tu prends conscience de tout ce que tu ne sais pas encore.
Le paradoxe est violent :
tu te formes pour te sentir plus compétent, mais tu ressors avec un sentiment encore plus fort d’être à la traîne.
C’est exactement comme ça qu’on nourrit le syndrome de l’imposteur.
Et avec l’IA, c’est pire, parce qu’il y a des nouveautés toutes les semaines.
À peine tu comprends un outil qu’un autre sort déjà.
Le problème n’est pas ton niveau.
Le problème, c’est ton approche.
“Juste au cas où” vs “juste à temps”
La plupart des gens fonctionnent en mode juste au cas où.
Je me forme au cas où ça me servirait un jour.
J’accumule de l’information au cas où.
Je stocke des compétences… que je n’utilise jamais.
Résultat : frustration, dispersion, impression d’être constamment en retard.
À l’inverse, le mode juste à temps change tout.
Tu as un problème concret.
Tu cherches une solution.
Tu apprends uniquement ce dont tu as besoin.
Et surtout, tu apprends en faisant.
C’est comme ça que les compétences s’ancrent vraiment.
L’IA devient puissante quand tu pars d’un vrai problème
Je te donne un exemple très concret.
Dans mon quotidien, je passe énormément de temps en appels : avec mes clients, mon équipe, d’autres entrepreneurs.
On échange des choses ultra intéressantes.
Mais quand je me pose pour créer du contenu… page blanche.
Impossible de savoir quoi dire, quoi exploiter, quoi transformer en contenu.
Le problème était clair :
Comment récupérer automatiquement ce qui se dit dans ces appels pour en faire des idées de contenu pertinentes ?
À ce moment-là, je n’étais pas “expert en automatisation”.
Je n’avais jamais vraiment utilisé n8n.
Mais j’avais un objectif précis.
Résultat : en 1h - 1h30, un workflow fonctionnait.
Et au passage, j’ai appris à utiliser un nouvel outil.
C’est ça le vrai pouvoir de l’IA :
une fois que tu sais ce que tu veux faire, le comment devient beaucoup plus simple.
Le vrai enjeu aujourd’hui : savoir-faire ou savoir quoi faire ?
Pendant longtemps, le savoir-faire était rare.
Celui qui savait faire avait de la valeur.
Aujourd’hui, le savoir-faire est partout.
Tu veux apprendre à automatiser ? YouTube.
Coder une app ? ChatGPT.
Comprendre un outil ? Une vidéo de 15 minutes.
Le savoir-faire est devenu une commodité.
La vraie valeur s’est déplacée ailleurs :
Dans le savoir quoi faire.
Savoir quel problème résoudre.
Dans quel ordre.
Avec quel impact réel.
C’est exactement comme dans l’artisanat.
Assembler un meuble n’a plus vraiment de valeur.
Designer un meuble unique, si.
Et c’est ce qui se passe aujourd’hui dans tous les métiers du tertiaire.
Si ta valeur repose uniquement sur ta maîtrise technique, tu deviens interchangeable.
Si elle repose sur ta capacité à poser les bonnes questions, tu deviens indispensable.
C’est précisément pour ça que, dans des rôles comme celui d’OBM, la valeur ne vient pas de l’outil, mais de la vision et de la priorisation.
D’ailleurs, si tu veux structurer ce type de posture stratégique, on a créé une formation OBM complète (+7h de contenus) accessible gratuitement.
Pas pour apprendre des outils, mais pour comprendre quoi piloter et pourquoi.
Le mythe des experts IA ultra techniques
Ce qu’on vit aujourd’hui avec l’IA, je l’ai déjà vu avec le cloud et avec le SaaS.
À chaque fois, même film :
les experts techniques résistent, critiquent, parlent complexité.
Pendant ce temps, d’autres comprennent ce que la techno permet concrètement.
Aujourd’hui, on voit des “experts IA” vendre des projets à 15 000 €, montrer des workflows ultra complexes et parler en jargon.
Dans 12 à 18 mois, une grande partie de ce qu’ils vendent sera automatisée ou simplifiée.
Le problème n’a jamais été l’outil.
Le problème, c’est de savoir quel problème résoudre.
Quand tu as un marteau, tu vois des clous partout.
C’est exactement ce qui se passe quand on confond expertise technique et valeur business.
La compétence clé de 2026 : le discernement
La compétence la plus importante à venir n’est pas “savoir utiliser l’IA”.
C’est le discernement.
Savoir ce qui compte vraiment.
Savoir hiérarchiser.
Savoir identifier le goulot d’étranglement.
Savoir distinguer une mode d’une vraie tendance.
L’IA ne peut pas faire ça à ta place.
Parce que le discernement vient du contexte.
Et le contexte, il vient de toi : ton expérience, ton terrain, tes clients.
Construire une automatisation, ça s’apprend en une heure.
Savoir laquelle construire, à quel moment, et pourquoi… c’est rare.
C’est exactement ce qu’on recherche chez les profils qui nous rejoignent dans OBM Squad : des personnes capables de réfléchir avant d’exécuter.
Si tu veux rejoindre l’aventure et travailler sur de vrais enjeux business, tu peux postuler ici.
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La seule question qui compte vraiment
Arrête de te demander :
« Comment me former à l’IA ? »
Commence à te demander :
« Quel problème je veux réellement résoudre ? »
Le jour où c’est clair, tout devient plus simple.
Les outils sont là.
L’information est là.
L’IA peut t’aider.
L’IA n’est pas là pour te remplacer.
Elle est là pour amplifier ce que tu sais déjà faire.
Encore faut-il savoir quoi amplifier
